2. 多维拆解我自己本身是做支付业务的 , 日常呈现数据最多的形式便是多维拆解 。(多维的意思是从多个维度拆解度量指标 , 如果对维度和度量不太了解的可以去看第三部分的内容 。
首先呈现整体支付成功率 , 其次按照商户维度分别去看各商户支付成功率;每个商户下有很多个国家 , 再按照国家维度去看支付成功率;每个国家有很多个支付端 , 再按照各个端维度去看支付成功率;每个端上有很多个支付方式 , 再按照各支付方式维度去看支付成功率 。至此 , 拆到最小颗粒度 。
在分析数据时 , 若整体支付成功率发生异常 , 按照此路径拆解到最小颗粒度的支付方式 , 基本可以锁定发生问题的原因 。
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3. 趋势分析建立趋势图表可以迅速了解市场、用户或者产品特征的基本表现 , 便于进行迅速迭代 。趋势分析通常按时间维度的小时\天\周\月看度量指标的变化情况(像我每天早上来之一件事是看昨天的支付成功率有无异常) 。
趋势分析有两大作用:趋势预测和数据监测 。比如我现在正在做的项目业务数据监控 , 就是基于支付成功率在过去一段时间内的数据表现来预判当前支付成功率是否异常 。如下图中的7月和8月明显低于其他月份 , 可判定这两个月数据发生了异常 , 需要去寻找原因 。
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4. 对比分析同一维度还常常做度量指标的对比分析 , 主要用于对比同维度间的差异性 。比如我做支付业务 , 会去对比Top 国家的支付成功率 , 看哪个国家是我重点要关注的国家 。
同漏斗分析类似 , 对比分析也可以快速找出最需要关注的维度指标 , 把资源用在刀刃上 。
(比如我印象很深 , 我的leader之一次做数据分析报告时 , 按Top国家做了国家维度的对比分析 , 大家很快知道哪些国家需要花资源重点解决 , 从此改变大家对支付业务的认知 。以前大家可能以为支付需要持续接入新支付服务商 , 但是大家现在知道可以分重点国家差异性改善 , 不仅仅是无脑接入新支付服务商)
另外 , 在对比应用中 , 现在流行A/B test , A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量 , 其他条件保持一致 , 实验组和对照组也是对比分析 。
除了跟别人比 , 也可以自己跟自己比 , 统计学中的环比和同比便是自己跟自己比的经典应用 。(比如到年底 , 我会做支付业务的复盘 , 会把连续几年的订单量和支付成功率做对比 , 看今年的整体情况)
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5. 帕累托分析帕累托分析 , 平常也称之为二八定律 。在任何一组东西中 , 最重要的只占其中一小部分 , 其余尽管是多数 , 却是次要的 。
帕累托模型即是以二八定律为基础原理构建出的商品分析模型 , 这个模型更大的好处是可以对商品或者产品进行分类 , 按照投入产出比的优先次序原则 , 将自己的资源尽量投入到头部产品当中 , 以期产生更大的效益 。
其核心思想就是少数项目贡献了大部分价值 。以款式和销售量为例:男士服饰、运动服装及用品、儿童服装、女士皮鞋占总体销售额的70%以上 。
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6. 交叉分析交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现 , 进行多角度的结合分析 , 从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因 。
如下图 , 从APP\PC 端的维度结合漏斗做对比分析 , 可以发现APP在每一步转化率更好 。
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以上掌握了基本的数据分析 *** , 如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢?
逻辑清晰 。数据是怎么来的;发现了什么问题;总结问题发生的原因;如何解决这种问题;给出结论和解决方案 。这样一个简单明了强逻辑关系的分析报告就能让绝大多数人接受;
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